Smart factory technology, a core component of the Fourth Industrial Revolution, demonstrates significant disparities in technological development across countries. To quantitatively assess these international technology gaps, this study proposes an integrated analytical framework that combines text mining-based topic modeling and social network analysis (SNA), using global smart factory-related patent data from 2017 to 2023. Approximately 4,300 patent documents (titles and abstracts) were collected through the GPASS system and preprocessed. Through Latent Dirichlet Allocation (LDA) modeling with optimized hyperparameters, major technology topics were identified. Semantic interpretation using ChatGPT and expert review enabled the assignment of precise topic labels, which were further mapped to CPC (Cooperative Patent Classification) codes to construct a standardized technology taxonomy. Subsequently, the network structures of topic and classification nodes were analyzed by country (China, the United States, and South Korea), and the relative importance of key technology areas was evaluated using centrality metrics such as degree, closeness, betweenness, and eigenvector centrality. The analysis revealed that, globally, the most central technology areas include manufacturing process management and control, IoT and data-driven decision making, and facility-based process optimization. At the national level, China showed a strategic focus on technologies related to product quality improvement and cost reduction, South Korea emphasized IoT-enabled technologies and equipment-level optimization, while the United States prioritized control systems and data-driven project management. By utilizing patent-based textual data, this study offers a novel methodology for quantitatively diagnosing structural differences in national technological capabilities. The proposed framework provides valuable insights for country-specific R&D planning and strategic decision-making in the field of smart manufacturing.

Passive acoustic monitoring (PAM) has emerged as an effective tool for studying underwater soundscapes and monitoring marine organisms. In this study, the biological sounds of three fish species that mainly inhabit or occur in the Korean coastal oceans, brown croaker (Miichthys miiuy), Pacific cod (Gadus macrocephalus), and small yellow croaker (Larimichthys polyactis) were recorded using the PAM method. The possibility of automatic classification was evaluated using a deep learning-based convolutional neural network (CNN) model based on the measured data. The biological fish sounds were recorded using hydrophones in the sea cage environments. The three fish species data were converted into spectrogram images and used as input for training and evaluating the CNN model. Gaussian noise was added to the test data to simulate low signal-to-noise ratio (SNR) environments. The model achieved high classification performance, with F1-score of about 96% on raw data and about 77% accuracy under signal-to-noise ratio conditions. These results suggest that CNN-based models be adequate for fish sound classification, even in acoustically complex underwater environments. Applying CNN models to classify and detect fish sounds can improve the automation and efficiency of PAM-based acoustic analysis, thereby improving the monitoring of fish populations, resource assessment, and ecological management in the future.

본 연구는 국가 제조업 경쟁력 강화를 위한 핵심 R&D 사업인 소재부품 기술개발사업을 중심으로 산학연 공동연구 네트워크의 구조적 특성을 분석하고, 각 참여 주체들의 역할과 관계를 규명하여 시사점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 최근 5년간 (2020년~2024년) 수행된 소재부품기술개발사업의 공동연구 과제 565건을 대상으로 소셜 네트 워크 분석(Social Network Analysis, SNA)을 수행하였다. 분석 결과, 소재부품기술개발사업의 공동연구 네트워크는 1,262개 기관과 2,048개 협력관계로 구성된 중심-주변부 구조를 가지고 있으며, 산학연 협력(49.4%)이 가장 많은 비중을 차지하였다. 전체 네트워크에서 일부 연구 기관이 지식 공급과 확산을, 기업은 주로 지식의 흡수와 통합 역할을 수행하는 구조를 보였다. 대학은 산업계와 연구계 사이에서 지식의 흐름을 중개하는 핵심 역할을 담당하고 있는 것으로 나타났다. 협력 유형별 분석 결과, 지식의 생산, 통합, 중개 역할을 담당하는 주체가 뚜렷하게 구분되었다. 산학연 협력과 산연 협력에서는 공공 연구기관이 지식 생산 및 확산의 중심 주체로 기능하는 반면, 산학 협력에서는 대학과 대기업이 네트워크의 핵심 허브로 작용하고 있다. 산산 협력에서는 소수의 대기업 중심의 위계적 구조가 두드러졌다. 중개 역할 또한 협력 유형에 따라 상이하게 나타나, 산학연과 산학 협력에서는 대학이, 산연 협력에서는 전문 연구 기관이, 산산 협력에서는 대기업이 지식 가교로서 기능을 수행하고 있음을 확인하였다. 기술 분야별 분석 결과, 전기·전자(33.6%), 기계·소재(27.1%), 화학(20.9%) 분야가 주요 영역으로, 가장 활발한 협력이 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 정보통신 및 지식서비스 분야는 상대 적으로 작은 규모이지만 높은 네트워크 밀도를 보였다. 기술 분야별로 주도적 역할을 담당하는 기관 유형에 차이가 나타났는데, 전통적 제조업 기반 분야(기계·소재, 화학, 전기·전자)에서는 공공 연구기관이, 융합연구 기반 분야(정보통신, 바이오·의료)에서는 기업이 지식 생산을 주도 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 소재부품 분야 산학연 협력 네트워크의 구조적 특성을 종합 적으로 분석함으로써, 분야별 맞춤형 협력 모델 개발, 핵심 연구기관 지원 강화, 중소기업의 네트워크 참여 활성화 등의 정책적 시사점을 제시하였다.

목적 : 본 연구는 장애아동을 대상으로 수행된 보조기술 및 보조공학기기 관련 국내 학술연구의 구조적 특성과 연구 경향 을 체계적으로 분석하고, 이를 통해 향후 연구 및 임상적 적용에 대한 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 2020년부터 2025년까지 KCI 등재 학술지에 수록된 장애아동 보조공학 관련 논문 135편을 대상으로, 네트워크 텍스트 분석 기법을 활용하였다. NetMiner 4.0 프로그램을 통해 주요 주제어 간의 연결 중심성과 응집 구조를 분석하였으 며, 중심 구조 분석에서는 연결 중심성 지수를, 응집 구조 분석에서는 커뮤니티 분석 및 Modularity 지수를 적용하였다. 결과 : 분석 결과, ‘보조기술’, ‘언어중재’, ‘연구방법’, ‘사법적 개입’, ‘지역사회’ 등의 주제어가 높은 연결 중심성을 보이며 전체 네트워크의 중심을 형성하였다. 응집 구조 분석을 통해 총 5개의 주요 주제어 군집이 도출되었으며, 각각은 통합교 육과 임상중재, 보조기기의 물리적 특성, 제도 및 환경적 요인, 가족 및 심리사회적 지원, 인지적 장애 대상자의 중재 등 다양한 실천 및 학문적 접근을 반영하고 있었다. 결론 : 국내 보조기술 관련 연구는 단순한 기기 중심의 논의에서 벗어나, 기능 회복, 사회참여, 제도적 지원, 가족 중심 접근 등으로 다층화되고 있으며, 이는 작업치료 및 재활 전문 영역에서 보조공학의 적용 가능성을 확장하고 있음을 보여 준다. 향후 연구는 사용자 맞춤형 설계뿐 아니라, 환경 및 심리사회적 요소를 포함한 통합적 모델의 실증적 검증과 다학 제적 협력을 기반으로 한 정책적·임상적 연계 강화가 요구된다.

다상 유도 전동기는 전력 변환 효율이 높은 전동기이다. 이와 같은 고효율 전동 기는 다양한 산업의 전기 수요가 증가하면서 더 필요한 상황이다. 이러한 상황에서 기업이나 국가가 적절한 전략을 세우기 위해 다상 유도 전동기 기술의 현 위치 확인과 미래 예측이 필 요하다. 다상 유도 전동기의 현 위치 파악과 미래 기술을 탐색하기 위해, 본 연구는 특허 네 트워크 경로 분석을 1902년부터 2024년까지의 특허 중 기술분류명(CPC H02K17/12 : 다상 비동기 유도전동기)에 적용한다. 그 결과, 미국과 유럽 기업이 전반적인 기술 개발을 주도하 였으며, 2010년 이후 중국 기업이 기술 개발을 급격히 늘렸음을 확인하였다. 네트워크 군집 분석 결과, 기계적 구조 개선 기술(전기 권선 및 극수 변환), 전기적 연결 기술(전류 파형 및 순서 변경), 스마트 융합 기술(센서+전기제어+전동기 구조 개선)의 세 가지 군집이 확인되었 다. 핵심 기술 경로 분석 결과, 일반적으로 인식하는 경쟁 우위 기업과 실제 기술적 영향력이 있는 기업 간의 차이가 존재했다.

본 연구는 중소벤처기업부가 추진하는 정책사업인 로컬콘텐츠 중점대 학을 중심으로, 최근 2년간 온라인에서 형성된 담론의 구조와 사회적 수 용 양상을 소셜 빅데이터 분석을 통해 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 네이버와 다음의 블로그, 뉴스, 웹문서 등 다양한 채널에서 수집한 데이터를 기반으로 텍스트 마이닝(단어빈도, TF-IDF, N-gram), 개체명 인식, 2-mode 매트릭스 분석, 감성 분석, CONCOR 분석, LDA 토픽모 델링 및 의미기반 클러스터링을 수행하였다. 분석 결과, ‘대학’, ‘콘텐츠’, ‘창업’, ‘지역’, ‘지원’ 등 핵심어를 중심으로 한 의미구조가 형성되어 있 었으며, 담론은 대체로 긍정적 정서를 포함하고 있었다. 또한 대학, 지역 기관, 중소기업 간 협력 네트워크가 주체별로 상이한 양상을 보이며 다 층적 실행 구조를 보여주었다. 본 연구는 로컬콘텐츠 중점대학의 사회적 인식과 정책적 함의를 담론 기반으로 조망함으로써, 향후 제도 설계 및 지역혁신전략 수립에 기초자료를 제공하고자 한다.

글로벌화 이후에도 하도급생산시스템은 시장주의자의 예상과 반대로 여러 산업에 걸쳐 여전히 편재 (遍在)하고 있는데 이는 이 準기업형태를 통해 형성된 사회관계로 축적된 경험과 기억이 구성원들 사이의 섬세한 의사소통체계를 만들며 이를 토대로 구축된 여러 루틴이 기업의 실행능력을 높이기 때문이다. 본 연구는 하도급기업의 인사이론 개발을 위해 이들 기업 간 협력과 성과에 대하여 협력적 거래정책이 반영 된 전략적 파트너십 지향 인사관리모델 관점에서 예측하고 WPS2017, 2019, 2021을 이용하여 검정하였다. 분석결과, 첫째 협력적 하도급거래정책 초기치와 혁신활동 초기치 간 정(+)의 회귀관계가 있는 것으로 검정되었다. 시간에 따른 협력적 하도급거래정책 변화와 혁신활동 변화 간 정(+)의 회귀관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째 시간에 따른 혁신활동 변화와 영업이익률 변화 간 정(+)의 회귀관계가 있는 것으로 분석 되었다. 셋째 시간흐름에 따른 협력적 하도급거래정책 변화와 혁신활동 변화 및 영업이익률 변화 사이의 완전매개모델은 통계적 유의성이 검출되었다. 이는 협력적 생산네트워크가 시장논리로 자율적 적응이 적 용된 경우와 달리 인간동기를 개인적 이윤동기에서 사회적 차원으로 수정하면서 관련 메커니즘을 작동시 킨다는 점을 시사한다. 향후연구는 기업 간 협력과 성과를 설명하는 여러 경합이론을 균형있게 고려한 통합적 시각을 통해 하도급생산네트워크를 면밀히 관찰하고 이들을 둘러싼 다양한 상황들에 대한 실증분 석이 필요하다.

Recently, as informatization of transactions and digitization of product itself progress, the influence of network externalities is increasing. The reason why network externalities receive so much attention is that they fundamentally lead to fierce price competition between products. Following this trend, in this paper, we study the effect of quality and compatibility on the price competition between products under network externalities. To do this, we first present a new market model incorporating quality, network externalities and compatibility. Based on the presented model, the Nash and Stackelberg equilibrium solutions are derived and analyzed numerically. The results can be summarized as follows: First, when the quality difference between products is small, the Nash method of pricing is optimal, whereas when the quality difference is large to some extent, the Stackelberg method of pricing is optimal. Second, in the case of the low quality product, it was shown that there are situations where it is necessary to intentionally lower its own quality for more profit. Third, it was also shown that compatibility mitigates the effects of network externalities.

According to the results of the environmental noise measurement network operated by the Ministry of Environment in 2009, 67% of residential areas exceeded environmental standards during the day, and 82% exceeded during the night. In the case of exclusive residential areas in general districts, 30 cities (67%) exceeded the standards during the day, and 37 cities(82%) exceeded at night. For residential areas along roads, 18 cities(40%) exceeded during the day, and 33 cities(73%) exceeded at night. The Ministry of Environment operates noise and vibration measurement networks for environmental, railway, and aircraft noise, as well as road vibration measurement networks, to assess the noise and vibration status nationwide each year. In this regard, the results of measuring environmental noise in 348 areas across 45 cities nationwide last year showed that many cities in both general exclusive residential areas and residential areas along roads exceeded environmental standards both during the day(67% for general areas, 40% for road areas) and at night(82% for general areas, 73% for road areas). By region, cities such as Hwaseong, Pyeongtaek, Gimpo, and Cheongju showed high noise levels, while Mokpo, Namyangju, Seongnam, and Naju had lower noise levels. The regions with high noise levels were analyzed to reflect phenomena such as population and traffic increases due to regional development. This study aims to expand the noise measurement network in major cities of Jeollabuk-do, where there are relatively few measurement networks, by conducting an environmental noise survey on road traffic noise in Gunsan and Iksan, using it as basic data for establishing noise regulation zones and for the development of environmental noise reduction measures.

본 연구는 불갑산도립공원의 식물사회 특성을 파악하고 지속가능한 식생보전에 필요한 기초자료를 구축하기 위해 수행되었다. 식물사회네트워크 분석은 종간의 사회적 관계성을 기반으로 식물사회의 상호작용을 이해하려는 새로운 접근방법으로 가치가 있다. 불갑산도립공원을 대상으로 128개의 방형구를 설치하여 목본수종을 조사하였고, 출현빈도 가 5% 미만이 되는 종을 제외하고 종간결합분석(chi-square statistic)을 실시하였다. 이를 바탕으로 Gephi 0.10 프로그 램을 이용하여 소시오그램으로 작성하였으며, 네트워크분석을 실시하였다. 분석된 불갑산도립공원 식물사회네트워크 는 64개의 노드와 468개의 연결선으로 구성되어 있으며, 한 수종이 평균 약 14.6종과 종간결합을 맺으며 평균 2.08단계 만에 서로 간 연결되었다. 1그룹은 개서어나무, 2그룹은 참식나무와 비자나무, 3그룹은 졸참나무와 굴참나무, 4그룹은 층층나무와 굴피나무 등이 나타났고, 그 중심에는 덜꿩나무, 상산, 생강나무, 수리딸기, 초피나무 등이 있었다.

현대 경영환경에서 조직의 성공을 위해서는 리더십의 역할이 중요하다. 리더십은 조직 구성원의 태도 와 행동에 영향을 미치며 혁신과 성과에 기여하도록 만든다. 한편 기업가정신은 진취성, 위험감수성, 혁신 성을 바탕으로 조직의 성공에 중요한 선행요인으로 다루어지고 있다. 이러한 특징에 따라 기업가정신을 바탕으로 하는 기업가적 리더십이 대두되었으며 관심이 커지고 있다. 본 연구는 국내, 해외에서 기업가적 리더십 연구가 어떻게 진행되고 있는지 살펴보고 나아가 기업가적 리더십의 주요 핵심주제들 간의 관계 를 분석하였다. 이를 위하여 국내, 해외의 학술지에 게재된 기업가적 리더십 논문 454편을 분석하였다. 먼저, 기업가적 리더십의 개념 및 특징을 알아보고 내용분석을 실시하였다. 구체적으로 연도별, 학술지별 연구동향을 파악하였다. 또한 핵심 연구주제인 주제어를 기준으로 내용분석을 실시하여 연구동향을 파악 하였다. 분석 결과, 첫째, 2015년 기업가적 리더십 측정문항이 개발된 이후 연구가 활발히 진행되고 있었으며 2018년 이후 매년 30편이 넘는 논문이 발표되고 있다. 둘째, “Journal of Small Business Management”, “Sustainability”, “European Journal of Innovation Management”, “벤처창업연구”, “리더 십연구” 에서 많이 발표되는 것으로 나타났다. 셋째, 중심성 분석결과, 기업가정신, 중소기업, 혁신, 창의 성과 같은 연구주제들이 활발히 연구되어지고 있는 것을 밝혔다. 반면, 조직성과, 직무성과, 조직몰입 등 과 같은 조직 및 구성원의 성과변수에 대한 연구는 부족한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 기업가적 리더십의 흐름을 파악하였다. 또한 내용분석을 활용하여 기업가적 리더십의 핵심 주제어들 간의 관계를 구체적으로 제시하였으며 기업가적 리더십 연구의 지식구조를 면밀히 파악할 수 있었다. 이러한 결과는 기업가적 리더십 및 리더십 연구에 중요한 이론적, 실무적 함의가 있다고 할 수 있다.

본 연구는 ‘안정 상태(폐안/개안)’와 ‘인지처리 상태(추상적사고/언어적사고)’에서 측정된 뇌파를 통해 뇌 네트 워크의 연결성(PLV)을 계산하고, 이를 그래프이론의 지수들로 정량화하여 두 상태의 특성을 비교⋅분석하기 위한 목적으로 수행되었다. 네트워크의 특성을 구조화하기 위해 잠재프로파일분석을 통해 ‘안정 상태’에서 각각 3개의 프로파일과 ‘인지처리 상태’에서 공통으로 2개 프로파일을 식별하였으며, 그 결과에 대한 심리적 개인차의 타당성 을 확보하기 위하여 성격6요인 구조와의 영향관계를 검증하였다. 결과로써 개안상태의 뇌가 가장 높은 Efficiency 를 보여 정보처리의 비용 절감을 위해 효율적인 자원관리를 한다는 사실을 확인하였으며, 시각정보의 유무에 따른 ‘안정 상태’ 간의 유의미한 차이와 ‘추상적사고 처리상태’에서의 모듈화 경향을 확인하였다. 또한 LPA 프로파일의 특성 분류를 통해 인지처리의 종류가 달라져도 신경네트워크 수준에서는 공통된 패턴이 존재할 수 있다는 사실과 ‘빠르고 효율적인 국소적 처리’ 유형과 ‘느리지만 통합적인 분산 처리’의 전략이 차별적으로 존재함을 확인하였다. 본 연구의 결과는 뇌 네트워크의 기능적 연결성이 다양한 정신활동과 직접적으로 연관되어 있다는 사실을 뒷받침 한다.

본 연구의 목적은 국내 전력산업의 새로운 성장동력인 HVDC를 기술적 관점의 연구가 아닌 특허 기반의 서지계량학적 분석을 통해 기술의 발전 흐름과 핵심 기술군을 파악 하고자 하였다. HVDC 관련 국내외 특허데이터를 수집한 후 키워드 네트워크 분석과 IPC 코드 분석을 통해 기술 구조와 핵심 키워드를 도출하였으며, 'Voltage', 'System', 'Converter', 'Control' 등이 핵심 기술군으로 나타났다. 특히 IPC 트렌드 분석 결과 최근에는 보호 및 제어 중심의 지능형 시스템 기술이 부상하고 있음을 확인하였고, 이는 HVDC 기술이 전통적 송전 중심에서 통합 운영과 디지털 기반 시스템으로 진화하고 있음을 보여준다. 본 연구는 향후 HVDC 국내 기술개발 방향 설정과 글로벌 기술경쟁력 확보를 위한 전략 수립에 있어 기초자 료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Developing advanced anode materials is one of the effective strategies to enhance the electrochemical performance of sodiumion batteries (SIBs). Herein, inspired by the biological central nervous system structure, we report a facile and efficient strategy to fabricate the three-dimensional hierarchical neural network-like carbon architectures, where the glucose-derived hard carbon (HC) nanospheres are in situ assembled and embedded in carbon nanotube (CNT) network nanostructure (HC/CNT hybrid networks). The HC nanospheres with large carbon interlayer spacing help to decrease the diffusion length of sodium ions and the interconnected CNT networks enable the rapid electron transfer during charge/discharge process. Benefiting from these structure merits, the as-made HC/CNT hybrid networks can deliver a superior rate capacity of 162 mA h g− 1 at the current density of 5 A g− 1. Additionally, it exhibits excellent cycling performance with a capacity retention rate of 86.3% after 140 cycles. This work offers a promising candidate anode material for SIBs and a new prospect towards carbon-based composites design, simultaneously.